Drill and blast method

O objetivo deste cenário é claro: avaliar o efeito no lead time das sugestões da TOC de trabalhar com pequenos lotes de transferência em toda a linha, com lotes de produção pequenos nas máquinas não gargalo e com lotes de produção grandes no gargalo.

Para isso, foram considerados os seguintes tamanhos de lote de produção na máquina gargalo (TLg): 600, 200 e 50 peças. O lote de transferência foi considerado igual a 30 peças em todas as simulações. Essas configurações foram testadas para dois valores de

setup na máquina gargalo, a saber: 0,75 h (setup alto) e 0,15h (setup baixo). Os tempos de setup para as demais máquinas não foram alterados, ou seja, permanecem como 0,75h. Os

demais parâmetros não foram alterados. A Figura 4.12 ilustra o mecanismo de funcionamento utilizado no cenário 5.

Os resultados obtidos com as simulações aqui realizadas estão apresentados na Tabela 4.11 a seguir. As diferenças percentuais em relação ao cenário incial são mostradas na Tabela 4.12. TL (peças) TLg=600 TLg=200 TLg=50 TLg=600 TLg=200 TLg=50 600 2070,73 1624,72 1516,05 2025,67 1570,81 1398,79 500 1860,64 1413,42 1302,57 1815,83 1360,34 1188,42 400 1651,26 1202,49 1089,35 1606,66 1150,21 978,25 300 1443,26 992,28 876,68 1398,83 940,74 768,5 200 1238,68 783,89 665,37 1194,27 732,93 559,8 100 1047,23 582,76 459,7 1002,37 531,84 355,58 70 1000,24 528,62 403,01 954,88 477,3 298,5 50 979,12 499,31 371,05 933,14 447,4 265,59 30 986,36 492,93 360,48 939,3 439,89 252,93

Lead time (horas)

Set up alto no gargalo Set up baixo no gargalo

FIGURA 4.12 - Configurações utilizadas no cenário 5. O termo TLg utilizado neste cenário simboliza o tamanho do lote de produção aplicado ao gargalo.

A comparação das curvas tamanho de lote de produção x lead time para os três valores de lote de produção no gargalo e para os dois níveis de setup testados é apresentada na Figura 4.13 a seguir. Conforme explicado anteriormente, os valores foram testados para um lote de transferência de 30 peças.

TL (peças) TLg=600 TLg=200 TLg=50 TLg=600 TLg=200 TLg=50 600 -7,16% -27,16% -32,03% -9,18% -29,57% -37,29% 500 -1,01% -24,80% -30,70% -3,39% -27,63% -36,77% 400 7,98% -21,37% -28,76% 5,06% -24,79% -36,03% 300 22,34% -15,89% -25,69% 18,57% -20,26% -34,86% 200 48,75% -5,86% -20,09% 43,42% -11,98% -32,77% 100 110,48% 17,13% -7,61% 101,46% 6,89% -28,53% 70 143,47% 28,67% -1,90% 132,43% 16,18% -27,34% 50 159,43% 32,30% -1,69% 147,25% 18,54% -29,63% 30 35,65% -32,21% -50,42% 29,18% -39,50% -65,21%

Set up baixo no gargalo

Set up alto no gargalo

TABELA 4.12 - Diferenças percentuais no lead time obtidas no cenário 5 em relação ao cenário inicial

A análise dos resultados obtidos neste cenário permite destacar os seguintes pontos:  Quando o tamanho do lote de produção no gargalo é grande (600 peças) e as

demais peças da linha operam também com lotes de produção grandes, observa-se uma pequena melhoria no lead time, tanto para altos setups (essa melhoria chega até 7,98%) quanto para pequenos setups (melhoria de até 9,18%). Essas pequenas reduções no lead time são o efeito da redução do lote de transferência em toda a linha, o que já havia sido observado no cenário 1. No entanto, quando o tamanho do lote de produção no gargalo é de 600 peças e o restante da linha (as máquinas não gargalo) opera com tamanhos de lote de produção médios e pequenos, observa-se que o desempenho do lead time é ruim;

 Quando o tamanho do lote de produção no gargalo foi considerado de 200 peças e as demais peças da linha operavam com lotes de produção altos, observou-se uma redução no lead time mesmo quando o setup no gargalo era alto (essa redução chega a 27,16%). Com a redução do setup, essa redução observada tem um pequeno aumento e chega a 29,57%. Essas melhorias são devidas ao efeito combinado da redução do tamanho do lote de transferência, da redução do lote de produção na máquina gargalo e da redução do tempo de

setup no gargalo;

 Quando o tamanho do lote de produção no gargalo é de 50 peças e o restante da linha opera com lotes de produção altos, observam-se reduções de até 32,03% no lead time, sem reduzir o tempo de setup na máquina gargalo e de 37,29% reduzindo o tempo de setup naquela máquina (a redução do setup nessa configuração proporcionou também uma redução da utilização da máquina gargalo de 91,33% para 83,34%). Esse comportamento também é observado para valores de lotes de produção médios na linha, porém com menores proporções. Já, quando a linha opera com pequenos lotes de produção (30, 50 ou 70 peças), é possível notar mais claramente o efeito da redução do tempo de setup na máquina gargalo. Nesta configuração, a redução do lead

time proporcionada pela redução do tempo de setup no gargalo varia entre

7,73% e 10,19%;

 Para as situações onde a linha de produção operava com lotes de produção muito baixos (30 peças) observou-se que um tamanho do lote de produção de

600 peças no gargalo ocasiona um aumento no lead time da ordem de 30%, independente dovalor do tempo de setup no gargalo. Nessa situação, o efeito do aumento do tamanho do lote de produção no gargalo se sobressai em relação ao efeito causado pela redução do tamanho do lote de transferência ou pela redução do tempo de setup, o que explica o aumento no lead time total da linha. Quando o tamanho do lote de produção no gargalo é reduzido (para 200 peças ou 50 peças), o efeito é a redução no lead time, de até 65,21%, para um tempo de setup baixo e de 50,42% para um tempo de setup alto.

A seguir, a Figura 4.14 apresenta, de forma conjunta, as curvas lead time x tamanho de lote de produção para todos os cenários analisados anteriormente. Especificamente, para o cenário 3 (situações 1 e 2), os resultados são aquele obtidos para a linha desbalanceada inicial, onde as máquinas 3 e 4 tem níveis de utilização diferentes, pois esta é a configuração utilizada nos demais cenários. Para o cenário 5, a curva representa uma situação onde o tamanho do lote de produção no gargalo é pequeno e o setup dessa máquina é baixo (0,15 h). Situação essa onde se obteve melhores resultados para o lead time. As curvas são relativas a um lote de transferência de 30 peças, com exceção para o cenário inicial, onde o tamanho do lote de transferência varia na medida em que o tamanho do lote de produção varia.

Para uma linha que opera com grandes lotes de produção, todas as situações apresentadas no gráfico da Figura 4.14 proporcionam uma redução no lead time. Basicamente, essa melhoria é devido ao efeito da redução do lote de transferência (cenário 1), acrescido do efeito da redução do tamanho do lote de produção no gargalo (cenários 2, 3, 4 e 5) e da redução do tempo de setup no gargalo (cenários 4 e 5). De uma forma geral, nota-se que para os cenários 4 e 5, houve um deslocamento considerável da curva LT x TL para baixo. Ou seja, as melhorias realizadas apenas na máquina gargalo, aliadas a um pequeno lote de transferência na linha proporcionam reduções expressivas no lead time.

Dois pontos precisam ser destacados a partir dos resultados obtidos até aqui. O primeiro é o forte potencial de se realizar melhorias apenas na máquina gargalo. Segundo, quando essa melhoria é apenas a redução do tamanho do lote de produção aliada à redução do lote de transferência da linha, os resultados já são expressivos. Para um contexto no qual não é possível reduzir o tamanho do lote de produção em toda a linha, concentrar esforços apenas na redução do tamanho do lote de produção no gargalo aliado a uma redução do lote de transferência pode resultar em uma melhoria considerável no lead time.

Em um primeiro momento essa conclusão pode contrastar com o que defende a TOC e, mais especificamente no argumento de Goldratt (1990, pág. 53), testado no cenário 5. O argumento de Goldratt (1990) é embasado no fato de que maiores lotes de produção no gargalo permitem economizar setup. Os resultados aqui obtidos indicam que mesmo em uma situação onde o setup no gargalo é alto, operar com lotes de produção grandes no gargalo não é uma boa estratégia, do ponto de vista do lead time. Conforme destaca Millstein e Martinich (2010), a TOC não visa minimizar o lead time. Conforme bem divulgado pela literatura, a medida de desempenho que a TOC visa melhorar é o lucro. Assim, ao se alterar a medida de desempenho, altera-se também a perspectiva do mesmo problema.

FIGURA 4.14 - Comparação dos resultados obtidos nos cinco cenários testados, considerando o lote de transferência na linha igual a 30 peças.

De uma forma geral, os resultados aqui apresentados encontram embasamento na TOC e em toda a literatura que defende que a gestão do ambiente produtivo deva ser feita em função do recurso gargalo. As alternativas aqui testadas estão de acordo com o que Goldratt e Cox (2014) defendem no que tange ao “elevar o gargalo”, ou seja, empreender esforços para tornar o gargalo mais eficiente, de forma a melhorar o desempenho do ambiente produtivo como um todo. Todavia, aqui, melhorar o desempenho do ambiente produtivo significa melhorar o lead time da linha de produção. Nesse contexto, o resultado aqui apresentado de que trabalhar com grandes lotes de produção no recurso gargalo é uma política ruim está de acordo com o trabalho de Koo, Bulfin e Koh (2007). Esses autores destacam que modelos baseados na teroria de filas podem ser utilizados para determinar tamanhos de lote de produção que contribuam para a redução do lead time, o que é feito no presente trabalho. Destaca-se nesse ponto que uma das contribuições deste capítulo é investigar essa questão de forma quatitativa e utilizando para tal um modelo de simulação, que contempla sete variáveis do chão-de-fábrica. Todas as variáveis consideradas estão modeladas de acordo com as equações propostas por Hopp e Spearman (2001, 2008), que advém da Teoria de Filas. Ou seja, as simulações aqui realizadas, permitem uma análise mais robusta do que análises simplesmente qualitativas ou análises que não contemplem, por exemplo, variáveis como a variabilidade de processamento e de chegada de peças na linha, que tem reconhecidamente um efeito importante no lead time e, portanto, para o desempenho produtivo de uma linha de produção. É claro que, as simulações aqui realizadas apresentam suas limitações. Essas limitações são discutidas na próxima seção, que conclui o presente capítulo.